基于GIS的台风案例推理模型研究

摘要

案例推理技术在近年来得到了迅速发展，它是人工智能领域中一种重要的基于知识的问题求解和学习方法。它解决问题的方式是通过重用或修正以前解决相似问题的方案来实现的，是由目标案例的提示信息而得到历史案例库中的源案例，并由源案例的解决方案来指导当前案例求解的一种策略。随着近年来我国自然灾害频发，将案例推理应用到救灾决策中的研究越来越多，并取得了一定的成果，但在案例推理过程中很少考虑灾害的空间信息，并很少将GIS应用到案例推理中，所以本文结合GIS的空间分析功能针对台风灾害进行案例推理模型的研究。
　　首先，通过分析案例推理的研究背景和国内外研究现状，指出了将GIS和案例推理相结合来解决问题的重要性和实用性。接着对案例推理中的相关技术及其常采用的一些算法做了详细介绍，并分别总结了这些算法的优势与不足。
　　然后，根据所提供的台风空间和属性数据的特点采用了面向对象的属性值表示法来进行案例表示，同时建立了历史台风案例库。在案例检索部分，应用基于GIS空间分析功能的空间相似度以及属性相似度计算方法来进行历史相似台风的搜索，避免了在进行案例检索时与案例库中所有的案例进行比较，使检索的运行效率有所改观。同时采用线缓冲区分析，使其更适用于台风路径，提高了相似度的精确性。在案例修正部分，采用了基于遗传算法的案例修正技术，使检索到的相似案例的解决方案适用于当前台风案例。从而推测出与当前台风案例相对应的物资调度数据。
　　最后利用VS环境下的C#语言开发出了案例推理模型，并通过实验验证了模型的有效性，使理论更好的应用于实践，为减灾决策工作提供辅助支持服务。

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 GIS与案例推理的结合

1.4 主要研究内容

1.5 本章小结

2 案例推理的概述

2.1 案例推理技术的特点

2.2 案例推理的工作过程

2.3 案例推理的关键技术

2.4 案例推理应用

2.5 本章小结

3 案例表示及案例库的建立

3.1 案例表示研究

3.2 基于关系数据库的案例库建设

3.3 本章小结

4 空间相似度研究

4.1 空间相似

4.2 基于最近相邻的空间相似度计算

4.3 基于缓冲区分析的空间相似度计算

4.4 本章小结

5 属性相似度的计算

5.1 确定数属性

5.2 确定符号属性

5.3 确定区间属性

5.4 属性加权相似度

5.5 综合相似度

5.6 本章小结

6 基于遗传算法的案例修正技术

6.1 遗传算法的产生与发展

6.2 遗传算法概述

6.3 遗传算法基本流程

6.4 基于遗传算法的案例修正流程

6.5 本章小结

7 模型实现

7.1 模型实现过程

7.2 成果展示

7.3 本章小结

结论

参考文献

附录A 附录内容名称

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